联想创投现已累计投资330余家科技企业，AI相关企业突破100家。

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据IPO早知道消息，以“硅基加速、与实共进”为主题的联想创投2026 CVC创投周日前成功举办。

值得一提的是，今年是联想创投成立的十周年——过去十年间，联想创投持续聚焦原始创新，围绕硅基智能全产业链前瞻布局，以CVC 2.0双向赋能生态，推动前沿技术从概念走向落地、从场景走向规模，助力联想集团混合式AI战略与“AI向实”持续深化。

鲜为人知的是，在2016年联想创投刚刚创办时，联想集团高级副总裁、联想创投总裁、创始合伙人贺志强就做出了“中国即将进入到超级科技大工程时代”的预测，并坚定投向科技和AI，而彼时的创投氛围仍以互联网经济、互联网模式为核心。

截至目前，联想创投已累计投资330余家科技企业，收获26家IPO，培育出一批独角兽、专精特新企业和细分赛道龙头，并投出8家市值超2000亿人民币的上市公司，其中5家达到5000亿量级。

在过去12个月内，联想创投收获6个IPO，涵盖“全球大模型第一股”智谱、“服务机器人及智能体第一股”云迹科技、“港股谐波减速器第一股”来福谐波、国产算力领军企业摩尔线程和沐曦等。此外，在AI算力赛道，联想创投是业内唯一同时投中寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦四家科创板算力龙头企业的机构，更是唯一一家连续四轮加注寒武纪的机构。

不过，联想集团副总裁，联想创投首席投资官、高级合伙人宋春雨坦言，当下这一次产业革命中，AI进化的速度超乎历史上的任何一次革命；而从投资的角度来看，这是非常典型的从非共识开始驱动，而且很多时候是反直觉、反原来投资逻辑的。

为此，联想创投在借鉴一定过往成功投资经验的同时，也不会过度依赖所谓的“成功路径”，并以组合投资的方式来bet这一波技术浪潮。

在本次创投周期间，联想集团副总裁，联想创投首席投资官、高级合伙人宋春雨向「IPO早知道」等分享了联想创投最新的投资方法论、以及对当下这一波产业革命的思考。

以下系经「IPO早知道」整理的对话精选：

AI进化的速度超乎历史上任何一次革命

一到三个月就会做出颠覆性的变革

Q：这段时间对整体的创投环境有没有一些新的感悟？

宋春雨：在我看来，目前在全球范围内，AI是创投圈最重要的投资主题，基本上所有人都在bet这一轮产业变革，也就是第四次工业革命。而且，我觉得AI进化的速度超乎历史上的任何一次革命，“奇点”可能真的到了。

我们在和很多中国同行的交流后，感受到一个很以前很不一样的点——大家都非常看重当下一个月到三个月的时间，因为他们相信这一个月、三个月就会做出颠覆性的变革，所以他们所有的重心都在这个上面。

其中的一个观点对我非常有启发——“如果一家公司在一个月内没有做出在行业内推具有影响力的东西，就可能就已经落后了；如果三个月都没有做出来什么新东西，那基本上就已经”game over”，胜败就是这么快。”

此外，我最近也刚从美国回来，美国的同行实际上非常羡慕我们这些在中国从事创投行业的投资人，因为我们的市场非常蓬勃向上，产业界经常出现大的突破，又有一批以优秀科学家为代表的创业主体。

具体到我们联想创投而言，早在2016年成立的时候，老贺当时就做了一个预测——中国即将进入到超级科技大工程时代。坦率讲，那个时候的创投氛围还是以互联网经济、互联网模式为核心，但是我们当时的投资思路就非常清晰，指向科技和AI。

截至目前，我们portfolio中累计有300多家被投企业，其实AI相关的企业已经超过了100家。比如我们2017年投资的寒武纪，2021年连续投资了海光信息、摩尔线程和沐曦；在大模型领域，我们投资了智谱、阶跃星辰、可灵、Mistral AI等；同时也覆盖了全栈AI的各个领域，从AI算力芯片到核心部件、到AI Infra、到下一代AI处理器、再到各种AI应用；在机器人领域，我们也是全栈式布局，从机器人零部件到基础模型，再到每一个垂直行业的落地。

把每一次加注都视同为一次新投资

时刻关注竞争格局的变化和产业趋势

Q：这一波AI及具身企业的资本化周期非常快，你们即使在早期挖掘到了一些优质的公司，但似乎在后续轮次是否加码的时候并没有那么积极，尤其在一些具身企业身上。

宋春雨：历史上我们也有比较多的经验和教训。举个例子，我们从2017年第一轮投资寒武纪开始，后续每一轮都追加，一直加到战略配售，联想创投是唯一一家连续加注寒武纪四轮的机构，到现在我们还持有着寒武纪。

所以说，VC肯定不能在所有人都达成共识的时候去投资，这样只能获得社会的平均回报。而对于我们联想创投而言，我们会把每一次加注和每一次退出都视同为一次新投资，我们会时刻关注竞争格局的变化和产业的趋势。

至于为什么具身这一波我们并没有在一些公司上加注太多，我们仍在密切关注基模能够可泛化的证明，能Scaling、有Generalization。

我们认为，今天的具身模型还处于AI 1.0时期的Deep Learning逻辑，能解一定的题，但换一个场景就需要继续增加很高的成本。而AI 1.0和AI 2.0的本质区别就是泛化性，所以谁能够率先实现具身智能基础模型的泛化性，谁就找到了物理世界的“GPT时刻”。所以我们目前的策略是投资一些组合，在bet这件事。

Q：这个“GPT时刻”还会久吗？

宋春雨：我觉得可能就在接下来6个月到10个月左右的时间内会发生，我们已经看到了一些迹象。

Q：但你之前有提到还是希望具身领域能“降一降温”。

宋春雨：具身基础模型的难度，对人才密度和算法的要求非常高，壁垒也非常高，不是说每一家公司都能做成的。就像我刚刚讲的，今天90%以上的具身公司都是Deep learning 1.0时代的逻辑，就是做一个demo或者给每家客户的场景做一个定制化，并不具有泛化性；如果不具有泛化性，就不是真正意义上的具身智能。这跟机器人1.0时代没有本质区别。

反观美国，就没有那么多的初创企业，以FigureAI、Generalist AI、Pi这三家为代表，真正从基模开始做，当然有的也做本体，但大家都还处于探索范式的阶段。所以中国现在有三、四百家所谓的具身公司肯定是不乐观的，当然我们会有自己的判断，我们会优中选优，深度判断这些公司的能力并进行一定的布局，我们投的星动纪元、星海图、它石智航等中国具身公司都在进行具身基模方向上的各种探索。

这一次的产业革命从非共识开始驱动

很多时候是反直觉、反原来投资逻辑的

Q：想必你们在这一波技术浪潮中也发生过一些误判，怎么及时复盘和总结这些事情？有没有一些案例可以佐证这一点。

宋春雨：肯定会有。这一次的产业革命，就是非常典型的从非共识开始驱动的，而且很多时候是反直觉的，反原来投资逻辑的。

大家可能都知道，我们在AI 1.0时代投的还不错，投到了旷视科技、第四范式等等一系列头部的AI公司。这些投资的成功让我们对于“什么样的AI企业在初创期更有可能成功”是有一个前沿判断的。但从结果来看，这样的“成功经验”反而让我们错过了kimi的早期、智谱的早期。我们一开始做出的决策是——一个都不要投。

后来我们内部就在反思，我们是不是太严格了？在那个阶段我们的看法就转变了一下——要投最有潜力的中国基模企业。

我们准备投资智谱的时候，DeepSeek正好爆发了。这里面有一个小故事，我们在DeepSeek 2.0版本的时候就已经注意到了他们，DeepSeek团队还主动找过我们寻求交流，因为我们投了开发出全球首个MoE开源模型的Mistral AI，只是那个时候DeepSeek并没有融资计划。

最终我们决定投资智谱主要有三个判断：第一、基模企业“上牌桌”后，一定会是“你追我赶”的状态。2023年的时候是这样，今天其实也这样；第二、智谱的人才密度足够，也能聚拢足够的资源；第三、那几家大模型企业里只有智谱在做To B的生意，大模型想要进入千行百业肯定有To B的机会。我们在决定投资前和唐杰老师聊了四、五次，包括我们在投决会的时候还和唐杰老师通着电话。

所以说，我们一直有预研，也一直不断复盘、优化自己。

要充分发挥链主企业的“头雁效应”

持续构建CVC 2.0双向赋能协同生态

Q：怎么在变化速度如此之快的技术浪潮中尽可能在早期抓住优秀的企业？

宋春雨：其一，我们自己有一个行研机制，不断梳理大的行业脉络并做出一定的预判；其二，我们这么多年已经建立了一个非常好的科学家体系网络和关系，让我们能够非常清楚什么样的科学家拥有什么样的技术，且当他们开始创业的时候我们就会第一时间知道，这是我们非常好的一个投资机会。

Q：作为一家CVC，怎么与被投企业形成更好的互动？

宋春雨：首先，联想创投始终坚守集团的“科技瞭望塔”定位，以全球化视野前瞻布局硅基智能产业，助力集团混合式AI从愿景到落地；同时，我们还已经提出了CVC 2.0双向赋能的概念。

一方面，我们联想创投在相应的产业链方面给被投企业相应的资源，如果和我们主生态核心部件相关的，可能直接成为我们的供应链厂商。比如说算力，我们就是一个最大的算力采购方，因为我们有自己的云基础设施团队。

另一方面，我们很多被投企业也非常需要好的行业Model，通过我们就能够给这些投资的基模厂商介绍更好的客户。尤其在AI可用交付层面深化协同，我们持续聚焦AI智能体、一体多端与应用工具等关键方向，推动技术与产业深度融合。

我们的一个观点是，人工智能时代的创新，早已不再是单一产品、单一技术的突破，而是包含技术、场景、生态、标准、治理等生产要素在内的系统化创新，因此必须跳出工业经济的思维窠臼，以生态思维推进AI创新，尤其是充分发挥链主企业的“头雁效应”，引领和组织AI生态体系协同创新，提升全链创新整体效能。

当下这个时代的大趋势非常明确

具体的技术发展路径仍需不断探索和证明

Q：接下来联想创投将重点关注哪几个领域？

宋春雨：现阶段我们聚焦在几个大的方向：

一个核心方向是，我们要对下一代基础模型演进的一些关键技术进行布局——前一阶段是大语言模型，都是语言范式的，后面会有各种范式，这是我们投可灵的一大原因；另外我们会对具身智能的泛化性基础模型进行深入研究，这是我们投AMI一个的重要原因；此外，我们还会关注AI for Science基模，也就是科研基础模型，即基础模型可以辅助科学家做新的科研探索发现，而不是做一些已有技术的复现，这也是我们最近非常关注的一个点。

第二大方向还是围绕算力。在当下算力无疑是非常重要的，第一阶段是预训练的Scaling，第二阶段推理式计算会进入到Scaling，同时Agentic强化学习协调进入到Scaling，这些都需要大量的推理计算专用芯片，在这方面我们会围绕产业界来做相应的布局，像我们投的算苗科技、无问芯穹这些企业本质都是解决这个领域的问题。

第三大方向还是在AI应用领域，在这里面我们会从Coding向AI多模态来做迁徙和布局。尤其是，以NeoCloud方式、能够非常好地构建千行百业Token经济的优秀创业公司，也是我们优先级比较高的方向。

Q：AI应用领域其实还有存在一定“非共识”的，有些人觉得过去一年的发展速度不如预期，也有些人觉得最终的赢家还会是基模厂商。

宋春雨：在AI应用领域，我们还是会延续一贯的风格，即要找到战略价值制高点去投资。我们最主要是在两个赛道布局，一个是AI Coding，一个是AI多模态，我们认为这两大主线是有机会能够诞生平台级的AI应用。在这两个大赛道之外，我们会看、但出手会比较谨慎。

基模在过去这半年其实已经“吃掉”了一些AI应用的领域，最明显的就是AI Coding方向的一些企业。所以一家好的AI应用创业公司，必须和能够被基模吃掉的领域划开一个清晰的界限，这是一个非常明确的逻辑。

我们内部几乎每个季度都会讨论一次“基模和应用的演进关系”——基模会不会eat everything？这是一个非常有意思的时代，大的趋势非常明确，但要说具体的技术发展路径，实际上都需要前沿的探索和创新去证明。

本文来自微信公众号： IPO早知道 ，作者：Stone Jin